その生涯と歌の世界から良寛の心に迫った名著!良寛の本質は「詩人」である。天与の才に恵まれ、生涯に多くの和歌や漢詩を残した。その歌境を解すれば、良寛の清貧の哲学と豊かな心ばえが見えてくる。現代人が見失なってしまったものが見えてくる。―昭和を代表する歌人の一人吉野秀雄が渾身の力を注いで書き上げた良寛の「歌と生涯」。 （※本書は2001/7/1に発売し、2022/2/28に電子化をいたしました）

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 量子確率論を基本事項からわかりやすく解説した参考書 本書は、量子確率論（非可換確率論、代数的確率論）を基本事項からわかりやすく解説するものです。確率論の中心的概念である「独立性」と付随する「中心極限定理」の多様性を主テーマとし、応用上興味深く発展性のある、グラフの漸近的スペクトル解析にも触れています。 量子確率論は、量子力学における統計的諸問題と表裏一体のものとして研究されてきました。現在では、量子情報理論への応用や、非可換数学（量子群、非可換幾何など）とともに新しい数学的構造を見出すべく、量子確率論の適用の場が広がっています。 線型代数と測度論の初等的知識があれば十分に通読できるように、構成を配慮しました。 ※本書は、『数理情報科学シリーズ21 量子確率論の基礎』（牧野書店）を、オーム社より発行するものです。 第1章　代数的確率空間 　1.1　*-代数 　1.2　状態と代数的確率空間 　1.3　代数的確率変数 　1.4　不確定性関係 　1.5　行列代数と密度行列 　1.6　測度論的確率論の代数化 　演習問題1 第2章　代数的確率変数の表現 　2.1　ヒルベルト空間と有界線型作用素 　2.2　作用素のトレース 　2.3　密度作用素と正規状態 　2.4　非有界作用素 　2.5　GNS構成法 　2.6　C*-確率空間 　2.7　W*-代数と測度論的確率変数 　2.8　ヒルベルト空間と作用素のテンソル積 　演習問題2 第3章　量子コイン投げ 　3.1　フェルミオン・フォック確率空間 　3.2　2×2行列代数上の状態の一般形 　3.3　ベル不等式 　3.4　2-準位系におけるベル不等式の破れ 　3.5　n-準位系への一般化 　演習問題3 第4章　量子調和振動子 　4.1　CCR代数とフォック表現 　4.2　ボゾン・フォック確率空間の解析的表現 　4.3　量子調和振動子 　4.4　ワイル作用素とコヒーレント状態 　4.5　ボゾン・フォック空間からブラウン運動へ 　4.6　ポアソン型確率変数の代数的表現 　演習問題4 第5章　可換独立性 　5.1　代数的確率空間のテンソル積 　5.2　量子ベルヌーイ過程 　5.3　量子中心極限定理 　5.4　コヒーレント状態における収束 　5.5　整数格子上のランダム・ウォーク 　5.6　古典中心極限定理 　演習問題5 第6章　シングルトン条件 　6.1　シングルトン条件 　6.2　量子大数の法則 　6.3　代数的確率空間のテンソル積と可換独立性 　演習問題6 第7章　自由独立性 　7.1　樹木上のランダム・ウォーク 　7.2　自由フォック空間（1自由度） 　7.3　自由独立性 　7.4　自由フォック空間（無限自由度） 　7.5　ヴォイクレスクのR-変換 　7.6　中心極限定理 　演習問題7 第8章　相互作用フォック確率空間 　8.1　相互作用フォック空間 　8.2　直交多項式 　8.3　測度論的確率変数の量子分解 　8.4　非交差対分割におけるモーメントの表示 　8.5　スチルチェス変換 　演習問題8 第9章　隣接行列の漸近的スペクトル解析 　9.1　グラフの隣接行列 　9.2　グラフの階層化と隣接行列の量子分解 　9.3　量子中心極限定理 　9.4　各階層の大きさの評価 　9.5　定理9.13の証明 　9.6　ケーリー・グラフ 　9.7　極限の多様性 　9.8　ケスチン分布の導出 　演習問題9 第10章　単調独立性とグラフの櫛形積 　10.1　量子コイン投げに対する単調中心極限定理 　10.2　単調フォック空間 　10.3　単調独立性と単調中心極限定理 　10.4　グラフの櫛形積 　10.5　2次元櫛形格子 　演習問題10 あとがき 参考文献 索引

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 IT系資格の登竜門となる，基本情報技術者をめざす方のためのやさしいオールインワンタイプの参考書＆問題集です。最新の傾向を分析し，出題頻度の高い分野を中心に，イラストや豊富な図解・例え話を駆使して理解しやすく・記憶に残りやすいように説明し,「〇〇とくれば××」方式で重要ポイントを再確認。さらに関連の本試験問題をすぐ解くことで，知識が定着し応用力もつきます。 令和03年版ではシラバス7.1に対応し，紙面をリニューアルし大幅増ページ。試験攻略のためのアドバイスや，背景を理解するための参考など新コーナーを増やしました。また，全問題に正解率を掲載し，実力養成を後押しします。 収録問題数は，令和の過去問含めたっぷり273問。無駄なく効率よく短時間で合格レベルに到達することができる，受験者必携の1冊です。

ご好評いただいている基本情報技術者試験の定番テキストの改訂版です。最新のシラバスVer.7.1を圧倒的に網羅した内容で，試験範囲を体系的にしっかりと理解し合格を目指します。図解を豊富に使ったわかりやすい解説で学習を進め，随所に掲載された過去問からの例題や出題分析、そして章末問題でしっかりと知識を定着させて理解を深めることができます。体系立てた学習ができるため、独習にはもちろん、授業で使用するテキストとしても最適です。これから上位試験受験を目指す方の知識の土台づくりにもばっちりです。 読者特典として、スマホやPCから利用できる「問題演習Webアプリ」を提供。過去20回分の午前問題合計1600問を収録し、いつでもどこでも問題演習が行えます。間違えた問題のみを出題したり類似問題を出題したりできるため、苦手問題を繰り返し演習できます。自己採点機能が付き、得意/不得意分野をレーダチャートで表示。苦手克服や直前対策に役立ちます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 短期間での合格力養成を目指す基本情報技術者試験の学習用テキストです。テーマをコンパクトに区切りながら、出題分野をしっかりとカバーしています（最新のシラバスVer.7.1に対応）。テーマ冒頭のマンガでイメージを固めたら、図解とわかりやすい解説でしっかり理解。出題確率の高い項目を集中的にムダなく学習できます。随所に設けられた演習問題で理解度を確認し、別冊子の実力アップ模試で総仕上げをしましょう。また、購入者特典として、頻出用語をスマホで確認できるPDFアプリ「試験によくでる用語マスター」もダウンロードで提供。初めての受験勉強にも、試験直前のまとめ学習にも最適な新しい教科書です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 連続最適化アルゴリズムの数理を、詳しく丁寧に解説！ 連続最適化アルゴリズムとは、連続変数の関数についての数理最適化の問題で、適切な近似解を得るための計算手法のことです。古典的な数理計画の問題に限らず、近年ますます応用の広がりを見せている機械学習でも、その各種アルゴリズムにおいて数理最適化のさまざまな計算手法が駆使されています。 本書では、特に、二つの連続最適化に焦点を当て、詳しく丁寧に解説しました。一つ目は、微分不可能な凸関数の最適化、つまり、非平滑凸最適化です。ネットワーク資源割当や信号処理に現れる連続最適化は、非平滑凸最適化として表現ができます。二つ目は、微分可能ではあるが凸ではない関数の最適化、つまり、平滑非凸最適化です。深層学習に現れる連続最適化は、平滑非凸最適化として表現ができます。 また、この二つの最適化のための連続最適化アルゴリズムの性能を決定するステップサイズと呼ばれるパラメータの設定に着目し、その設定に関する理論と応用も詳解します。連続最適化問題の最適解へ進む方向（探索方向）が決まっているとき、その方向へ進む度合いを表すのがステップサイズです。 予備知識として、大学教養レベルの線形代数と微分積分のひととおりの知識を想定していますが、第2章で本書の通読に必要な知識をまとめ、読者の利便性を高めています。また、各種アルゴリズムの数学的背景となる定理は、本文中もしくは演習問題としてすべて載せています。さらに、アルゴリズムの実装に資するよう、Pythonのサンプルコードを用意し、ダウンロードできるようにしました。 第1章　はじめに 1.1　連続最適化問題 1.2　連続最適化アルゴリズム 1.3　資源割当や機械学習に基づいたステップサイズ 第2章　数学的準備 2.1　ユークリッド空間の諸性質 　1　ユークリッド空間 　2　行列全体からなる集合 　3　点列の収束性 2.2　微分可能性と平滑性 2.3　凸性 2.4　射影 2.5　非拡大写像 演習問題 第3章　連続最適化と関連する問題 3.1　連続最適化問題と最適解 3.2　制約なし平滑最適化問題 3.3　制約なし非平滑最適化問題 3.4　制約付き非平滑最適化問題 3.5　制約付き平滑最適化問題と変分不等式 3.6　不動点問題 演習問題 第4章　反復法 4.1　反復法の基本的概念 4.2　勾配法と降下方向 4.3　ステップサイズ 　1　定数ステップサイズ 　2　減少ステップサイズ 　3　直線探索ステップサイズ 　4　その他のステップサイズ 4.4　劣勾配法 4.5　近接点法 4.6　収束性と収束率 演習問題 第5章　平滑非凸最適化のための反復法 5.1　最急降下法（Lipschitz連続勾配） 5.2　最急降下法（非Lipschitz連続勾配） 5.3　Newton法 5.4　準Newton法 5.5　共役勾配法 5.6　数値例 演習問題 第6章　非平滑凸最適化のための反復法 6.1　射影劣勾配法 6.2　射影近接点法 6.3　近接勾配法 6.4　FISTA（高速近接勾配法） 6.5　資源割当問題 演習問題 第7章　不動点近似法 7.1　Krasnosel'skii-Mann不動点近似法 7.2　Halpern不動点近似法 7.3　POCS 7.4　不動点近似法の適用例 　1　制約付き平滑凸最適化問題 　2　凸実行可能問題 　3　一般化凸実行可能集合 7.5　資源割当問題 演習問題 第8章　平滑非凸最適化のための深層学習最適化法 8.1　損失最小化問題 8.2　確率的勾配降下法（Lipschitz連続勾配） 8.3　確率的勾配降下法（非Lipschitz連続勾配） 8.4　モーメンタム法 8.5　適応手法（非Lipschitz連続勾配） 8.6　ミニバッチサイズの設定 8.7　ミニバッチサイズの推定 演習問題 付録A　定理の証明と補足 付録B　演習問題解答例 参考文献 索引

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 最新事例まで含めてメカトロニクスを概観できる定番教科書。さらなる充実の改訂3版！ 　ロボット・メカトロニクス関連学科を対象とした教科書シリーズの1巻として発行し、好評を博した教科書の改訂3版。 　改訂2版発行から7年が経過し，この間ヒューマノイドロボットやEV技術などの技術進展には著しいものがあります。また、5Gや人工知能などの周辺分野との関連についても学ぶことが必要となってきました。今回の改訂では、図や写真を多用した解説、各章冒頭の「学習のポイント」、章末の「理解度チェック」「演習問題」など、読者が理解度を確認しながら読み進められる構成は活かしつつ、前記の事項を踏まえて全体的な内容の見直しを図り、より時代に即した教科書となるようまとめました。 1章　序　論 　1.1　私たちのメカトロニクス社会 　1.2　メカトロニクスの関連技術 　1.3　メカトロニクスシステムの見方と本書の構成 　理解度Check 2章　メカトロニクスのためのシステム論 　2.1　システムとは 　2.2　モデリング 　2.3　システムのアナロジー 　2.4　システムの特性と解析 　理解度Check 　演習問題 3章　センサ 　3.1　ロボット・メカトロニクスシステムとセンサ 　3.2　国際単位系 　3.3　ロボット・メカトロニクスに使われる代表的なセンサ 　3.4　センサの変換方式 　3.5　センサの信号処理 　理解度Check 　演習問題 4章　アクチュエータ 　4.1　ロボット・メカトロニクスシステムとアクチュエータ 　4.2　ロボット・メカトロニクスに使われるアクチュエータ 　4.3　アクチュエータの応用技術 　理解度Check 　演習問題 5章　コンピュータ 　5.1　コンピュータのハードウェア 　5.2　コンピュータのソフトウェア 　5.3　プログラムの実行 　5.4　データの表現 　5.5　論理演算と組合せ回路 　理解度Check 　演習問題 6章　機械設計 　6.1　機械要素 　6.2　加工法と工作機械の種類 　6.3　CAD/CAM/CAE 　6.4　設計および製図 　理解度Check 　演習問題 7章　制御器設計 　7.1　制御系の設計手順 　7.2　制御理論の歴史 　7.3　ブロック線図 　7.4　システム構造ム 　7.5　周波数における制御系設計 　理解度Check 　演習問題 8章　制御器の実装 　8.1　ロボット制御に必要な信号処理 　8.2　組込みマイコン 　8.3　実時間制御 　8.4　制御器のシステム化 　理解度Check 　演習問題 9章　解　析 　9.1　信号からの情報抽出 　9.2　信号解析 　9.3　周波数解析の応用 　理解度Check 　演習問題 10章　上位システムの設計 　10.1　ロボットのタスクプランニング 　10.2　ロボットのモーションコントロール 　10.3　ヒューマノイドロボットの設計 　10.4　自動車開発 　理解度Check 　演習問題 11章　UMLとシステム開発 　11.1　UMLとは 　11.2　組込みシステムの開発事例 　理解度Check 　演習問題 演習問題解答 索　引

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 非接触かつ簡単に複数のバイタルサインを常時計測可能なワイヤレス人体センシングについて、その電波計測と信号処理の方法をわかりやすく一から解説。 　本書は、マイクロ波やミリ波を使って、人のバイタルサインをレーダなどの電波センサによって非接触で計測する技術（ワイヤレス人体センシング）の原理と応用方法を、詳しく解説した書籍です。 　ワイヤレス人体センシングを使用すれば、病院などの医療施設、保育園などの保育施設、また、介護施設等における見守りを飛躍的に高精度・効率化できたり、AIやクラウド技術などと組み合わせて、誰もが簡単に自分のバイタルサインを日常的に把握できたりするなど、接触型のセンサでは考えられなかったことが実現できます。 　一方、バイタルサインによる体の動きは、手足などの運動と比べて、ごくわずかな変動であり、レーダなどの電波センサを使って、対象者のバイタルサインを精度よく計測することは容易ではありません。 　本書は、ワイヤレス人体センシングの土台となるアンテナ工学や基礎的な医療の知識から、実際に応用可能な電波計測と信号処理の方法までを、一からわかりやすく説明しています。 序 章　ワイヤレス人体センシングとは 0.1　これまでの生体計測センサの課題 0.2　身近になってきたワイヤレス人体センシング 第1章　人体計測の基礎 1.1　生体センシングとレーダ計測 1.2　呼吸器と呼吸の計測 1.2.1　呼吸器の構造と機能 1.2.2　呼吸の計測 1.2.3　典型的な呼吸と数理モデル 1.3　循環器と心拍の計測 1.3.1　心臓の構造と機能 1.3.2　心拍の計測 1.3.3　心拍による皮膚変位 1.4　血圧と脈波伝搬の計測 1.4.1　血圧と脈波の性質 1.4.2　脈波の計測 1.5　人体運動の計測 第2章　電波センシングの基礎 2.1　ワイヤレス人体センシングのシステム構成 2.2　サンプリングと量子化 2.3　ワイヤレス人体センシングとSN比 2.4　反射波の検出 2.4.1　レーダ受信信号の確率密度関数 2.4.2　受信信号電力と信号検出 2.4.3　フィルタによるSN 比の向上 2.5　呼吸計測とレーダ断面積 2.6　心拍計測とSN比 2.7　電波による距離の計測 2.7.1　パルスレーダによる距離計測 2.7.2　距離分解能 2.7.3　パルス圧縮 2.7.4　チャープ変調 2.7.5　周波数変調連続波レーダによる距離計測 2.8　電波による速度と位相の計測 2.8.1　ドップラー効果と目標速度 2.8.2　時間周波数解析と速度推定 2.8.3　人体皮膚変位と位相の計測 2.9　電波による目標方位の計測 2.9.1　アンテナ指向性パターン 2.9.2　アレーアンテナの原理 2.9.3　送信アレーアンテナ 2.9.4　受信アレーアンテナ 2.9.5　等間隔リニアアレー 2.9.6　角度プロファイルと到来方向推定 2.9.7　MIMOアレーアンテナの原理 2.9.8　MIMOアレーアンテナによる人体の複数部位計測 第3章　電波による人体計測の基礎 3.1　人体の電波計測における透過と反射 3.1.1　人体組織の電気特性 3.1.2　電波計測と生体組織モデル 3.1.3　皮膚組織での電磁波散乱 3.1.4　脂肪組織での電磁波散乱 3.1.5　人体からの電磁波散乱 3.1.6　衣服の電波計測への影響 3.2　人体の電波計測における不要波の処理 3.2.1　人体からの反射波とクラッタ除去 3.2.2　チャネル不平衡とクラッタ除去 3.2.3　皮膚変位の振幅とクラッタ除去 3.2.4　生体センシングと周波数帯域 第4章　呼吸・心拍の電波計測応用 4.1　電波センサによる人体計測の実際 4.1.1　電波センサの基本性能 4.1.2　電波センサによる距離と角度の計測 4.1.3　電波センサによる位相と生体信号の計測 4.2　アレーレーダによる呼吸イメージング 4.3　複数人のワイヤレス呼吸センシング 4.4　ワイヤレス心拍センシング 第5章　機械学習の適用 5.1　機械学習によるジェスチャ識別 5.1.1　ジェスチャの電波計測 5.1.2　CNNによるジェスチャ識別 5.1.3　ジェスチャ識別精度の評価 5.2　機械学習による個人識別 5.2.1　電波による個人識別 5.2.2　歩行・着座の電波計測 5.2.3　個人識別精度の評価 5.2.4　電波計測と機械学習 5.3　機械学習による心拍計測 5.3.1　CNNによる心拍計測 5.3.2　機械学習による心拍計測の精度評価 5.3.3　呼吸成分の有無と心拍計測精度 付　録 A　マクスウェル方程式と平面波 B　電磁ポテンシャルによる電磁界表現 C　微小ダイポールからの電磁波の放射 D　媒質の境界における平面波の反射 E　レーダ方程式 F　スペクトル解析と信号処理の基礎 G　分解能と窓関数 H　コヒーレント積分とインコヒーレント積分 I　平板完全導体のレーダ断面積 J　可視域とグレーティングローブ

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ★本書の特長★ ◎わかりやすい言葉と豊富なイラストで、IT知識を基礎の基礎から丁寧に解説！ ◎確認問題で、身に付けた知識を確認。ITパスポート試験の対策としても利用できます！ ◎重要知識や、間違いやすいポイントをキャラクター「I君とTちゃん」がフォロー。学習をやさしくナビゲートします！ ★こんな人におすすめ！★ ◆ITに興味をもって、基礎からしっかり学習したい方 ◆ITに関する資格取得を目指しているけれど、何から学習を始めてよいかわからない方 ◆身近なスマートフォンやPCを支える「情報」の仕組みについて、理解したい方 ★本書の使いどころ★ ◆本書１冊で、IT パスポート試験と高校の情報Ⅰ・Ⅱの共通知識を学ぶことができます。 ◆デジタルリテラシーとしての必須知識を掲載。DX の学習の第一歩に。 ★目次★ 第1部 企業と法務 　1.1 企業活動 　1.2 法務 第2部 経営戦略 　2.1 経営戦略マネジメント 　2.2 技術戦略マネジメント 　2.3 ビジネスインダストリ 第3部 システム戦略 　3.1 システム戦略 　3.2 システム企画 第4部 開発技術 　4.1 システム開発技術 　4.2 ソフトウェア開発管理技術 第5部 プロジェクトマネジメント 　5.1 プロジェクトマネジメント 第6部 サービスマネジメント 　6.1 サービスマネジメント 　6.2 システム監査 第7部 基礎理論 　7.1 ITの基礎理論 　7.2 アルゴリズムとプログラミング 第8部 コンピュータシステム 　8.1 コンピュータ構成要素 　8.2 システム構成要素 　8.3 ソフトウェア 　8.4 ハードウェア 第9部 技術要素 　9.1 情報デザイン 　9.2 情報メディア 　9.3 データベース 　9.4 ネットワーク 　9.5 情報セキュリティ

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 薬学系コアカリ「薬学の基礎としての数学・統計学」に対応したテキスト。解法がしっかり身につくよう、解答を導く過程や各数値の意味まで、フルカラーでていねいに解説した。 【本書の特徴】 ・薬学教育で要求される比例計算、濃度計算、指数・対数、数列、三角関数、微積分、確率、統計、線形代数をすべて網羅 ・式の展開を省かず、懇切丁寧に解説を書いているので、自主学習にも役立つ ・例題と演習問題を豊富に掲載し、計算力を高める学修ができる ・薬剤師国家試験に出題された基礎的問題や実務的問題も取り入れ、学んだ数学が専門科目の授業や国家試験でどのように活かされるのかがわかる 【目次】 第1章　数値の扱い 1.1　連分数 1.2　割合・比・率 1.3　薬学への応用 第2章　指数関数 2.1　指数と計算 2.2　指数関数とそのグラフ 2.3　薬学への応用 第3章　対数関数 3.1　対数とその性質 3.2　対数関数とそのグラフ 3.3　薬学への応用 第4章三角関数 4.1　一般角と三角関数 4.2　三角関数のグラフ 4.3　加法定理と三角関数の合成 第5章　数列 5.1　等差数列と等比数列 5.2　無限数列とその極限 5.3　薬学への応用 第6章　微分法 6.1　微分の定義 6.2　導関数 6.3　指数関数、対数関数、三角関数の導関数 6.4　偏微分・全微分 6.5　薬学への応用 第7章　積分法 7.1　不定積分 7.2　定積分と面積 7.3　薬学への応用 第8章　微分方程式 8.1　変数分離形の微分方程式 8.2　1階線形微分方程式と身近な微分方程式 8.3　薬学への応用 第9章　行列 9.1　平面ベクトルと空間ベクトル 9.2　行列 9.3　行列式 第10章　確率 10.1　順列と組合せ 10.2　確率と確率変数 10.3　代表的な確率分布 第11章　統計 11.1　データの尺度水準 11.2　母集団と標本 11.3　基本統計量 11.4　相関と回帰分析 11.5　推定と検定 11.6　薬学への応用 ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。